How Platform Affordances Shape Risks of Harassment in Platform-Mediated Work?
Notice bibliographique
Résumé
Platform-mediated work (PMW) represents a highly unregulated and individualized segment of the labor market, with significant implications for psychosocial work environment and limited occupational health and safety (OHS) management efforts. The use of Algorithmic Management (AM) by digital platforms extensively directs and discipline remote workers in PMW, and may exacerbate risks. This study employs the affordance concept initially introduced into safety science by Vicente and Rasmussen (1992) and later applied in social media studies. Adopting a platform-sensitive approach, this study examines how digital mediation facilitates encounters between platform workers and customers across three types of PMW, and in turn affects harassment among platform workers. The analysis draws on 22 qualitative interviews with young platform workers supplemented by three workshops involving 13 stakeholder participants, informed by the Canadian Knowledge-Transfer-Exchange approach. The findings identify three high-level affordances that significantly shape risks of harassment: (1) platforms’ ability to transcend physical space; (2) digital blurring of private-professional boundaries; and (3) amplification of asymmetric power relations among platform workers customers, and platforms, relations that are gendered, classed, and racialized. The type and severity of harassment differ across the three types of platforms explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».